时序预测 | GJO-VMD-LSTM金豺-变分模态分解-长短期记忆网络时间序列预测Matlab实现

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内容介绍

摘要

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有随机性和波动性，给电网调度带来很大挑战。因此，准确预测风电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。

本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化长短记忆神经网络（LSTM）的风电数据预测模型。VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。LSTM是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。

本文将VMD与GJO相结合，对LSTM进行优化，提高了LSTM的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

关键词

风电数据预测；变分模态分解；金豺狼算法；长短记忆神经网络

1. 引言

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有随机性和波动性，给电网调度带来很大挑战。因此，准确预测风电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。

近年来，随着机器学习和深度学习的发展，风电数据预测技术取得了很大的进步。长短记忆神经网络（LSTM）是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力，在风电数据预测方面取得了较好的效果。然而，LSTM模型的预测精度受限于其参数的初始化和训练过程。

为了提高LSTM模型的预测精度，本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化LSTM的风电数据预测模型。VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。

本文将VMD与GJO相结合，对LSTM进行优化，提高了LSTM的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

2. VMD-GJO-LSTM模型

本文提出的VMD-GJO-LSTM模型包括三个部分：VMD分解、GJO优化和LSTM预测。

2.1 VMD分解

VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。

VMD分解过程如下：

1. 初始化：将风电数据作为输入信号，设置VMD分解参数。

2. 交替方向乘子法（ADMM）：交替更新IMF和残差信号，直到满足收敛条件。

3. 重构：将IMF和残差信号相加，得到重构信号。

2.2 GJO优化

GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。

GJO优化过程如下：

1. 初始化：随机生成金豺狼种群，设置GJO优化参数。

2. 适应度计算：计算每个金豺狼的适应度，即LSTM模型在风电数据预测上的误差。

3. 更新：根据适应度值，更新金豺狼的位置。

4. 终止条件：当满足终止条件时，停止优化。

2.3 LSTM预测

LSTM是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。

LSTM预测过程如下：

1. 初始化：设置LSTM模型的参数，包括权重和偏置。

2. 正向传播：将风电数据输入LSTM模型，计算输出值。

3. 反向传播：计算LSTM模型的误差，并根据误差更新模型参数。

4. 终止条件：当满足终止条件时，停止训练。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行
%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');
%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);
%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

3. 实验结果

本文将VMD-GJO-LSTM模型与其他风电数据预测模型进行比较，包括传统的统计模型和机器学习模型。实验结果表明，VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

4. 结论

本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化长短记忆神经网络（LSTM）的风电数据预测模型。VMD分解可以有效提取风电数据的特征，GJO优化可以提高LSTM模型的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

参考文献

[1]雷莹.基于变分模态分解的神经网络心电信号预测方法研究[D].辽宁师范大学[2024-01-13].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.106732.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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内容介绍

摘要

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有随机性和波动性，给电网调度带来很大挑战。因此，准确预测风电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。

本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化长短记忆神经网络（LSTM）的风电数据预测模型。VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。LSTM是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。

本文将VMD与GJO相结合，对LSTM进行优化，提高了LSTM的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

关键词

风电数据预测；变分模态分解；金豺狼算法；长短记忆神经网络

1. 引言

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有随机性和波动性，给电网调度带来很大挑战。因此，准确预测风电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。

近年来，随着机器学习和深度学习的发展，风电数据预测技术取得了很大的进步。长短记忆神经网络（LSTM）是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力，在风电数据预测方面取得了较好的效果。然而，LSTM模型的预测精度受限于其参数的初始化和训练过程。

为了提高LSTM模型的预测精度，本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化LSTM的风电数据预测模型。VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。

本文将VMD与GJO相结合，对LSTM进行优化，提高了LSTM的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

2. VMD-GJO-LSTM模型

本文提出的VMD-GJO-LSTM模型包括三个部分：VMD分解、GJO优化和LSTM预测。

2.1 VMD分解

VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。

VMD分解过程如下：

1. 初始化：将风电数据作为输入信号，设置VMD分解参数。

2. 交替方向乘子法（ADMM）：交替更新IMF和残差信号，直到满足收敛条件。

3. 重构：将IMF和残差信号相加，得到重构信号。

2.2 GJO优化

GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。

GJO优化过程如下：

1. 初始化：随机生成金豺狼种群，设置GJO优化参数。

2. 适应度计算：计算每个金豺狼的适应度，即LSTM模型在风电数据预测上的误差。

3. 更新：根据适应度值，更新金豺狼的位置。

4. 终止条件：当满足终止条件时，停止优化。

2.3 LSTM预测

LSTM是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。

LSTM预测过程如下：

1. 初始化：设置LSTM模型的参数，包括权重和偏置。

2. 正向传播：将风电数据输入LSTM模型，计算输出值。

3. 反向传播：计算LSTM模型的误差，并根据误差更新模型参数。

4. 终止条件：当满足终止条件时，停止训练。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行
%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');
%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);
%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

3. 实验结果

本文将VMD-GJO-LSTM模型与其他风电数据预测模型进行比较，包括传统的统计模型和机器学习模型。实验结果表明，VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

4. 结论

本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化长短记忆神经网络（LSTM）的风电数据预测模型。VMD分解可以有效提取风电数据的特征，GJO优化可以提高LSTM模型的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

参考文献

[1]雷莹.基于变分模态分解的神经网络心电信号预测方法研究[D].辽宁师范大学[2024-01-13].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.106732.

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合